Machine Learning vs Deep Learning

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial que permite a las máquinas «aprender» por sí mismas sin ser explícitamente programadas. Esto se logra al proporcionar a la máquina grandes conjuntos de datos y permitir que analice estos datos para identificar patrones y tendencias. A medida que la máquina analiza más datos, su capacidad para tomar decisiones y hacer predicciones precisas aumenta.

Para que un modelo de aprendizaje automático funcione de manera efectiva, los datos deben estar estructurados y etiquetados de manera adecuada. Si los datos no están organizados y etiquetados correctamente, el modelo puede tener dificultades para comprenderlos y dar resultados precisos.

Los modelos de aprendizaje automático se utilizan ampliamente en una variedad de aplicaciones, desde motores de recomendación en servicios de transmisión como Netflix hasta sistemas de detección de fraude financiero. La disponibilidad de grandes cantidades de datos en las organizaciones ha hecho que el aprendizaje automático sea un componente clave en la toma de decisiones.

Tipos de aprendizaje automático

Hay cuatro tipos principales de aprendizaje automático:

• Aprendizaje supervisado: Este tipo de aprendizaje requiere que los datos estén etiquetados y clasificados de manera adecuada. A menudo se utiliza para entrenar modelos para hacer predicciones precisas y puede requerir el análisis de grandes conjuntos de datos y ajustes periódicos para mejorar los resultados.
• Aprendizaje semisupervisado: Este tipo de aprendizaje es un término intermedio entre el aprendizaje supervisado y no supervisado, y combina elementos de ambos. Puede funcionar con datos parcialmente etiquetados y no requiere ajustes continuos para dar resultados precisos.
• Aprendizaje no supervisado: Este tipo de aprendizaje permite a las máquinas descubrir patrones e información en conjuntos de datos sin intervención humana. Una de las aplicaciones más comunes del aprendizaje no supervisado es el agrupamiento

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es una forma avanzada de inteligencia artificial que permite a las máquinas «aprender» por sí mismas sin la intervención humana. Esto se logra a través del uso de modelos de aprendizaje basados en redes neuronales, que son inspirados en el funcionamiento del cerebro humano y tienen múltiples capas de algoritmos llamados neuronas. A medida que el modelo procesa más datos, su capacidad para tomar decisiones y hacer predicciones precisas aumenta.

Los modelos de aprendizaje profundo se utilizan principalmente para la clasificación y la extracción de características. Por ejemplo, pueden ser entrenados para reconocer rasgos faciales en imágenes o para clasificar texto en categorías específicas. También se utilizan en aplicaciones como el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural.

Existen varios tipos de modelos de aprendizaje profundo, incluyendo redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y redes adversarias generativas (GAN). Cada uno de estos modelos funciona de manera ligeramente diferente, pero todos dependen de grandes conjuntos de datos y de un proceso iterativo de aprendizaje para mejorar la precisión y la eficiencia.

Diferencias

Diferencias	Aprendizaje automático	Aprendizaje profundo
Supervisión Humana	El aprendizaje automático requiere más supervisión.	Los modelos de aprendizaje profundo casi no requieren supervisión humana después del desarrollo.
Recursos de hardware	Construye y ejecuta programas de aprendizaje automático en una potente CPU.	Los modelos de aprendizaje profundo requieren hardware más potente, como GPU dedicadas.
Tiempo y esfuerzo	El tiempo requerido para configurar un modelo de aprendizaje automático es menor que el aprendizaje profundo, pero su funcionalidad es limitada.	Se requiere más tiempo para desarrollar y entrenar datos con aprendizaje profundo. Una vez creado, continúa mejorando su precisión con el tiempo.
Datos (estructurados/no estructurados)	Los modelos de aprendizaje automático necesitan datos estructurados para dar resultados (excepto el aprendizaje no supervisado) y requieren una intervención humana continua para mejorar.	Los modelos de aprendizaje profundo pueden procesar conjuntos de datos complejos y no estructurados sin comprometer la precisión.
Casos de uso	Sitios web de comercio electrónico y servicios de transmisión que utilizan motores de recomendación.	Aplicaciones de gama alta como Autopiloto en aviones, vehículos autónomos, Rovers en la superficie marciana, reconocimiento facial, etc.

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo: ¿cuál es mejor?

La elección entre el aprendizaje automático(Machine Learning) y el aprendizaje profundo(Deep Learning) se basa genuinamente en sus casos de uso. Ambos se utilizan para fabricar máquinas con una inteligencia casi humana. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se convertirán en componentes comerciales de rutina en todas las industrias. Sin duda, la IA automatizará por completo las actividades de industrias como la aviación, la generación del contenido, la educación y los automóviles en un futuro próximo.